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As illustrated in the Figure 37, ex
As illustrated in the Figure 37, example(1) shows that attentive GAN based network managed to recover the appearance of the bin and the view in the distance, successfully removed the dense large raindrop. Example (2) shows that model 2 managed to recover the detail in the orange indicator board and shows potent to remove dense small raindrop. Example (3) illustrates that model 2 managed to detect the rain area and remove them, although it fails to remove the water mark in the bottom of the image, it protects the consistency of the overall image.
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如图37所示，example（1）显示基于细心GAN的网络设法恢复了垃圾箱的外观和远处的视野，成功地去除了密集的大雨滴。示例（2）显示模型2设法恢复了橙色指示板中的细节，并显示了去除密集的小雨滴的有效方法。示例（3）说明模型2设法检测并删除了雨区，尽管它未能去除图像底部的水印，但它保护了整个图像的一致性。
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如图 37 所示，示例 （1） 显示，细心的 GAN 网络能够恢复垃圾箱的外观和远处的视图，成功移除了密集的大雨滴。示例 （2） 显示模型 2 设法恢复橙色指示器板中的细节，并显示能够移除密集的小雨滴。示例 （3） 说明模型 2 能够检测雨区并将其移除，尽管它无法移除图像底部的水印，但它保护了整体图像的一致性。
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如图37所示，示例（1）显示，基于关注的GAN网络成功地恢复了bin的外观和远处的视图，成功地去除了密集的大雨滴。示例（2）显示，模型2成功地恢复了橙色指示板中的细节，并显示出去除密集小雨滴的有效性。示例（3）说明模型2成功地检测到雨区并将其移除，尽管它未能移除图像底部的水印，但它保护了整个图像的一致性。<br>
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